保險行業(yè)數據挖掘(編輯修改稿)
2024-08-28 16:43 本頁面
【文章內容簡介】 預測問題。 數據挖掘概念及功能 數據庫中的數據常有一些與一般模式存在較大偏差的異常記錄 ,稱為孤立點。 孤立點往往包含很多潛在的知識 ,如分類中的反常實例、不滿足規(guī)則的特例、觀測結果與模型預測值的偏差等。 保險業(yè)數據挖掘應用的切入點 數據挖掘技術可以應用在保險業(yè)客戶生命周期管理的各個階段 ,包括客戶獲取、客戶價值提升、客戶保持、客戶衰退和流失分析等。 1) 客戶細分：通過建立客戶分類模型 ,保險公司可以清楚地知道哪些人群是目標客戶 ,從而提高保險客戶獲取的效率。 2) 險種產品與客戶的關聯分析：通過建立模型 ,保險公司能夠向目標客戶提供更合適的產品方案 ,從而提高客戶的滿意度及保險公司的長期利益。 保險業(yè)數據挖掘應用的切入點 3) 挽留老客戶：因為獲得新客戶的成本遠遠高于保留舊客戶的成本，因此保險公司迫切需要了解客戶流失的影響因素。 根據流失的客戶和沒有流失的客戶性質和消費行為 ,從
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